近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文，希望大家喜欢!
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前，在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1
[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1
智能计算机迄今未有公认的定义。在工具书中的解释为能存储大量信息和知识，会推理(包括演绎与归纳)，具有学习功能，是现代计算技术、通信技术、人工智能和仿生学的有机结合，供知识处理用的一种工具。下面是我为大家整理的关于智能计算机的论文，希望大家喜欢!
关于智能计算机的论文篇一
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话 网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能 计算机网络安全中的 应用。当前，在计算机的网络安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究 热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1
[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台 职业技术学院学报,2008,1
关于智能计算机的论文篇二
《基于智能计算的计算机网络可靠性分析》
摘 要：当今社会是一个信息化社会，网络化应用已经遍及生产、生活、科研等各个领域，计算机网络化已经成为一种趋势，计算机网络的可靠性研究也越来越得到计算机业界的广泛重视。本文主要论述了智能粒度计算分割理论方法，采用动态数组分层实现计算机网络系统最小路集运算，阐述了计算机网络系统可靠性分析的手段。
关键词：智能算法;计算机网络;可靠性分析
1 影响计算机网络可靠性的因素
用户设备。用户设备是提供给用户使用的终端设备，其功能是否可靠深刻影响着用户的使用感受，而且还会对计算机网络的可靠性产生重要影响。确保用户终端在使用过程中的可靠性是计算机网络运行过程中日常维护的重要组成部分，用户终端的交互能力越高，其网络就越可靠。
传输交换设备。传输设备包括了传输线路和传输设备，在实践中，如果是由于传输线路原因造成的计算机网络故障，一般是比较难以发觉的，有时候为了找出这一故障原因所在，所需要耗费的工作量是比较大的。所以，在安装传输设备的时候要采用标准化的通信线路和布线系统，而且要充分考虑到冗余和容错能力，以最大程度保障网络的可靠性。在条件允许的情况下，最好采用双成线布线方式，以便在出现故障的时候可以切换网络线路。
网络管理。在一些比较大型的网络设备结构中，所使用的网络产品和设备都是不同的生产厂商生产的，规模比较大，结构也相对比较复杂。提高计算机网络的可靠性，可以保证信息传输具备完整性、降低信息丢失的发生率、减少故障及误码的发生率。提高计算机网络的可靠性需要采用先进的网络管理技术对运行中的网络参数进行实时采集，并排除存在的故障。
网络拓扑结构。网络拓扑结构是指采用传输介质将各种设备相互连接布局起来，主要体现在网络设备间在物理上的相互连接。计算机网络拓扑结构关系到整个网络的规划结构，是关系到计算机网络可靠性的重要决定因素之一。网络拓扑结构的性能主要受到网络技术、网络规模、用户分布和传输介质等因素的影响。随着人们对网络性能要求的提高，现在计算机网络拓扑结构需要满足更多的要求，比如容错直径、宽直径、限制连通度、限制容错直径等等。这些参数更加能够精确的衡量计算机网络的可靠性和容错性，以实现计算机网络规划的科学性和可靠性。
2 基于智能计算的网络可靠性分析
基于智能计算的网络可靠性概念。计算机网络系统的组成部分包括了节点和连接节点的弧，节点又可以分为输入节点(只有输出弧但没有节点属于输入弧的)、输出节点(只有输入弧而没有输出弧的节点)和中间节点(非输入、输出节点);网络又可以分为有向网络(全部都是由有向弧组成的网络)、无向网络(全部由无向弧组成的网络)以及混合网络(包含了有向弧和无向弧)。在一些结构比较复杂的网络系统中，为了能够准确分析系统的可靠性，一般会用网络图来表示。在分析网络可靠性的时候，我们通常会做这样的简化：系统或弧只存在正常和故障两种状态;无向弧不同方向都有相同的可靠度;任何一条弧发生故障都不会影响到其他弧的正常使用。
网络系统最小路集的节点遍历法。求网络系统最小路集的方法一般有以下三种方法：其一，邻接矩阵又叫联络矩阵法，其原理就是对一个矩阵进行乘法和多次乘法运算，这种方法比较适合节点不多的网络进行手算操作，但在节点数非常多的时候就不太适合了，因为那样运算量会很大，对计算机的容量要求也很高，运算时间也很长，不太适合这种方法;其二，布尔行列式法，该种方法类似于求矩阵行列式，这种方法比较容易理解，操作简便，可以用手工处理，但是在节点比较多的网络中的应用就比较繁琐;其三，节点遍历法以其条理清晰、能够求解多节点数的复杂网络而被广泛使用，但是该方法判断条件较多，在考虑欠周全的时候容易出现差错。求网络系统最小路集的基本方法是：从输入节点I开始逐个点遍历，一直到输出点L，直到找到所有的最小路集为止，在这个过程中需要作出以下几个判断：判断当前节点是否有跟之前的节点重复;判断是否有找到最小路集;判断是否已经完成所有最小路集的寻找。
基于智能粒度计算分割的计算机网络系统最小路集运算。粒是论域上的一簇点，而这些点往往难以被区别、接近，或者是跟某种功能结合在一起，而粒计算是盖住许多具体领域的问题求解方法的一把大伞，具体表现为区间分析、分治法、粗糙集理论。基于智能粒度计算改进节点遍历法的计算机网络系统最小路集运算方法一般作如下操作：首先是将传统网络系统最小路集节点遍历计算方法中的二维数组用一维表示出来，容易表示为n-1，这是因为n节点的网络系统最小路集的最大路长小于或等于n-1，即是启用一维动态数组，从输入节点到输出节点，逐个节点遍历，并将结果存放在一维数组中，当找到最小路集之后，就可以将结果写入到硬盘的文件中，再继续寻找下一个最小路集，找到后写入硬盘文件，依次类推下去直到找到所有的最小路集，释放一维动态数组;其次，将融入到运算中的数组以动态的方式参与到运算中去，完成运算功能后就立即释放掉，这样就可以节省内存空间，提高整体的运算速度;再者，根据节点表示的最小路集文件，将其转变成用弧表示的最小路集，并储存起来以便于后续的相关计算;最后，利用智能粒度计算分割对象理论方法，采用动态数组分层实现，从而实现对计算机网络系统的可靠性分析。
3 计算机网络可靠性的实现
计算机网络层次、体系结构设计。可靠的计算机网络除了要配套先进的网络设备，且其网络层次结构和体系结构也要具备先进性，科学合理的网络层次和体系结构设计可以将网络设备的性能充分的发挥出来。网络层次设计就是要将分布式的网络服务随着网络吞吐量的增多而搭建起规模化的高速网络分层设计模型。网络的模块化层次设计可以随着日后网络节点的增加，网络容量不断的增大，以加大确定性，方便日常的操作性。
计算机网络的容错能力实现。容错性设计的指导原则是“并行主干、双网络中心”，其具体设计为：其一，将用户终端设备和服务器同时连接到计算机网络中心，一般需要通过并行计算机网络和冗余计算机网络中心的方法来实行;其二，将广域网范围内的数据链路和路由器相互连接起来，以确保任何一数据链路的故障不会对局部网络用户产生影响;其三，尽量使用热插热拔功能的网络设备，这样不但可以使得组网方式灵活，还可以在不切断电源的情况下及时更换故障模块，从而提高计算机网络长时间工作的能力;最后，采用多处理器和特别设计的具有容错能力的系统来操作网络管理软件实现容错的目的。
采用冗余措施。提高计算机网络系统的容错性是提高计算机网络可靠性的最有效方法，计算机网络的容错性设计就是寻找常见的故障，这可以通过冗余措施来加强，以最大限度缩短故障的持续时间，避免计算机网络出现数据丢失、出错、甚至瘫痪现象，比如冗余用户到计算机网络中心的数据链路。
4 结束语
研究计算机网络系统的可靠性对解决问题有着重要的意义，所以研究其可靠性是很有必要的，但从理论方法上看还需要进一步深入探讨。随着计算机网络系统的应用遍及各个角落，其可靠性分析已经越来越备受业界的关注。网络可靠性分析的手段要本着理论服务于实践的宗旨，将可靠性分析理论应用到实际生产中，使计算机网络的建设更加的科学、合理。
参考文献：
[1]刘君.计算机网络可靠性优化设计问题的研究[J].中国科技信息，2011(18)：29.
[2]邓志平.浅谈计算机网络可靠性优化设计[J].科技广场，2010(10)：52.
[3]高飞.基于网络状态之间关系的网络可靠性分析[J].通信网络，2012(25)：19.
神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来 1 人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。2 人工神经网络的发展人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。1943年，心理学家和数理逻辑学家 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型， 虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949年，心理学家提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。 1957 年， 计算机科学家Rosenblatt提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。1960年，和提出了自适应线性单元， 它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。1969年，美国著名人工智能学者和编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。这期间，芬兰学者 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者的自适应共振理论（ART ）；日本学者提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络有关数学理论的研究等，这些研究成果对以后的神经网络的发展产生了重要影响。美国生物物理学家于1982年、1984年在美国科学院院刊发表的两篇文章，有力地推动了神经网络的研究，引起了研究神经网络的又一次热潮。 1982 年， 他提出了一个新的神经网络模型——hopfield网络模型。他在这种网络模型的研究中，首次引入了网络能量函数的概念，并给出了网络稳定性的判定依据。1984年，他又提出了网络模型实现的电子电路，为神经网络的工程实现指明了方向，他的研究成果开拓了神经网络用于联想记忆的优化计算的新途径，并为神经计算机研究奠定了基础。1984年Hinton等人将模拟退火算法引入到神经网络中，提出了Boltzmann机网络模型，BM 网络算法为神经网络优化计算提供了一个有效的方法。1986年，和提出了误差反向传播算法，成为至今为止影响很大的一种网络学习方法。1987年美国神经计算机专家—Nielsen提出了对向传播神经网络，该网络具有分类灵活，算法简练的优点，可用于模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等领域。1988年 等人提出了细胞神经网络模型，它在视觉初级加工上得到了广泛应用。为适应人工神经网络的发展，1987年成立了国际神经网络学会，并决定定期召开国际神经网络学术会议。1988年1月Neural Network 创刊。1990年3月IEEE Transaction on Neural Network问世。 我国于1990年12月在北京召开了首届神经网络学术大会，并决定以后每年召开一次。1991 年在南京成立了中国神经网络学会。 IEEE 与INNS 联合召开的IJCNN92已在北京召开。 这些为神经网络的研究和发展起了推波助澜的作用，人工神经网络步入了稳步发展的时期。90年代初，诺贝尔奖获得者Edelman提出了Darwinism模型，建立了神经网络系统理论。同年，Aihara等在前人推导和实验的基础上，给出了一个混沌神经元模型，该模型已成为一种经典的混沌神经网络模型，该模型可用于联想记忆。 Wunsch 在90OSA 年会上提出了一种AnnualMeeting，用光电执行ART，学习过程有自适应滤波和推理功能，具有快速和稳定的学习特点。1991年，Hertz探讨了神经计算理论， 对神经网络的计算复杂性分析具有重要意义；Inoue 等提出用耦合的混沌振荡子作为某个神经元，构造混沌神经网络模型，为它的广泛应用前景指明了道路。1992年，Holland用模拟生物进化的方式提出了遗传算法， 用来求解复杂优化问题。1993年方建安等采用遗传算法学习，研究神经网络控制器获得了一些结果。1994年Angeline等在前人进化策略理论的基础上，提出一种进化算法来建立反馈神经网络，成功地应用到模式识别，自动控制等方面；廖晓昕对细胞神经网络建立了新的数学理论和方法，得到了一系列结果。HayashlY根据动物大脑中出现的振荡现象，提出了振荡神经网络。1995年Mitra把人工神经网络与模糊逻辑理论、 生物细胞学说以及概率论相结合提出了模糊神经网络，使得神经网络的研究取得了突破性进展。Jenkins等人研究光学神经网络， 建立了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络，它能避免网络陷入局部最小值，并最后可达到或接近最理想的解；SoleRV等提出流体神经网络，用来研究昆虫社会，机器人集体免疫系统，启发人们用混沌理论分析社会大系统。1996年，ShuaiJW’等模拟人脑的自发展行为， 在讨论混沌神经网络的基础上提出了自发展神经网络。1997、1998年董聪等创立和完善了广义遗传算法，解决了多层前向网络的最简拓朴构造问题和全局最优逼近问题。随着理论工作的发展，神经网络的应用研究也取得了突破性进展，涉及面非常广泛，就应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别、理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能。涉及的学科有神经生理学、认识科学、数理科学、心理学、信息科学、计算机科学、微电子学、光学、动力学、生物电子学等。美国、日本等国在神经网络计算机软硬件实现的开发方面也取得了显著的成绩，并逐步形成产品。在美国，神经计算机产业已获得军方的强有力支持，国防部高级研究计划局认为“神经网络是解决机器智能的唯一希望”，仅一项8 年神经计算机计划就投资4亿美元。在欧洲共同体的ESPRIT计划中， 就有一项特别项目：“神经网络在欧洲工业中的应用”，单是生产神经网络专用芯片这一项就投资2200万美元。据美国资料声称，日本在神经网络研究上的投资大约是美国的4倍。我国也不甘落后，自从1990 年批准了南开大学的光学神经计算机等3项课题以来， 国家自然科学基金与国防预研基金也都为神经网络的研究提供资助。另外，许多国际著名公司也纷纷卷入对神经网络的研究，如Intel、IBM、Siemens、HNC。神经计算机产品开始走向商用阶段，被国防、企业和科研部门选用。在举世瞩目的海湾战争中，美国空军采用了神经网络来进行决策与控制。在这种刺激和需求下，人工神经网络定会取得新的突破，迎来又一个高潮。自1958年第一个神经网络诞生以来，其理论与应用成果不胜枚举。人工神经网络是一个快速发展着的一门新兴学科，新的模型、新的理论、新的应用成果正在层出不穷地涌现出来。3 人工神经网络的发展前景针对神经网络存在的问题和社会需求，今后发展的主要方向可分为理论研究和应用研究两个方面。（1）利用神经生理与认识科学研究大脑思维及智能的机理、 计算理论，带着问题研究理论。人工神经网络提供了一种揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径，但是由于人类起初对神经系统了解非常有限，对于自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，并且带有某种“先验”。例如， Boltzmann机引入随机扰动来避免局部极小，有其卓越之处，然而缺乏必要的脑生理学基础，毫无疑问，人工神经网络的完善与发展要结合神经科学的研究。而且，神经科学，心理学和认识科学等方面提出的一些重大问题，是向神经网络理论研究提出的新挑战，这些问题的解决有助于完善和发展神经网络理论。因此利用神经生理和认识科学研究大脑思维及智能的机理，如有新的突破，将会改变智能和机器关系的认识。利用神经科学基础理论的研究成果，用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，如神经计算、进化计算、稳定性、收敛性、计算复杂性、容错性、鲁棒性等，开发新的网络数理理论。由于神经网络的非线性，因此非线性问题的研究是神经网络理论发展的一个最大动力。特别是人们发现，脑中存在着混沌现象以来，用混沌动力学启发神经网络的研究或用神经网络产生混沌成为摆在人们面前的一个新课题，因为从生理本质角度出发是研究神经网络的根本手段。（2）神经网络软件模拟， 硬件实现的研究以及神经网络在各个科学技术领域应用的研究。由于人工神经网络可以用传统计算机模拟，也可以用集成电路芯片组成神经计算机，甚至还可以用光学的、生物芯片的方式实现，因此研制纯软件模拟，虚拟模拟和全硬件实现的电子神经网络计算机潜力巨大。如何使神经网络计算机与传统的计算机和人工智能技术相结合也是前沿课题；如何使神经网络计算机的功能向智能化发展，研制与人脑功能相似的智能计算机，如光学神经计算机，分子神经计算机，将具有十分诱人的前景。4 哲理（1）人工神经网络打开了认识论的新领域认识与脑的问题，长期以来一直受到人们的关注，因为它不仅是有关人的心理、意识的心理学问题，也是有关人的思维活动机制的脑科学与思维科学问题，而且直接关系到对物质与意识的哲学基本问题的回答。人工神经网络的发展使我们能够更进一步地既唯物又辩证地理解认识与脑的关系，打开认识论的新领域。人脑是一个复杂的并行系统，它具有“认知、意识、情感”等高级脑功能，用人工进行模拟，有利于加深对思维及智能的认识，已对认知和智力的本质的研究产生了极大的推动作用。在研究大脑的整体功能和复杂性方面，人工神经网络给人们带来了新的启迪。由于人脑中存在混沌现象，混沌可用来理解脑中某些不规则的活动，从而混沌动力学模型能用作人对外部世界建模的工具，可用来描述人脑的信息处理过程。混沌和智能是有关的，神经网络中引入混沌学思想有助于提示人类形象思维等方面的奥秘。人工神经网络之所以再度兴起，关键在于它反映了事物的非线性，抓住了客观世界的本质，而且它在一定程度上正面回答了智能系统如何从环境中自主学习这一最关键的问题，从认知的角度讲，所谓学习，就是对未知现象或规律的发现和归纳。由于神经网络具有高度的并行性，高度的非线性全局作用，良好的容错性与联想记忆功能以及十分强的自适应、自学习功能，而使得它成为揭示智能和了解人脑工作方式的合理途径。但是，由于认知问题的复杂性，目前，我们对于脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制，如信息在人脑是如何传输、存贮、加工的？记忆、联想、判断是如何形成的？大脑是否存在一个操作系统？还没有太多的认识，因此要制造人工神经网络来模仿人脑各方面的功能，还有待于人们对大脑信息处理机理认识的深化。（2）人工神经网络发展的推动力来源于实践、 理论和问题的相互作用随着人们社会实践范围的不断扩大，社会实践层次的不断深入，人们所接触到的自然现象也越来越丰富多彩、纷繁复杂，这就促使人们用不同的原因加以解释不同种类的自然现象，当不同种类的自然现象可以用同样的原因加以解释，这样就出现了不同学科的相互交叉、综合，人工神经网络就这样产生了。在开始阶段，由于这些理论化的网络模型比较简单，还存在许多问题，而且这些模型几乎没有得到实践的检验，因而神经网络的发展比较缓慢。随着理论研究的深入，问题逐渐地解决特别是工程上得到实现以后，如声纳识别成功，才迎来了神经网络的第一个发展高潮。可Minisky认为感知器不能解决异或问题， 多层感知器也不过如此，神经网络的研究进入了低谷，这主要是因为非线性问题没得到解决。随着理论的不断丰富，实践的不断深入， 现在已证明Minisky的悲观论调是错误的。今天，高度发达的科学技术逐渐揭示了非线性问题是客观世界的本质。问题、理论、实践的相互作用又迎来了人工神经网络的第二次高潮。目前人工神经网络的问题是智能水平不高，还有其它理论和实现方面的问题，这就迫使人们不断地进行理论研究，不断实践，促使神经网络不断向前发展。总之，先前的原因遇到了解释不同的新现象，促使人们提出更加普遍和精确的原因来解释。理论是基础，实践是动力，但单纯的理论和实践的作用还不能推动人工神经网络的发展，还必须有问题提出，才能吸引科学家进入研究的特定范围，引导科学家从事相关研究，从而逼近科学发现，而后实践又提出新问题，新问题又引发新的思考，促使科学家不断思考，不断完善理论。人工神经网络的发展无不体现着问题、理论和实践的辩证统一关系。（3 ）人工神经网络发展的另一推动力来源于相关学科的贡献及不同学科专家的竞争与协同人工神经网络本身就是一门边缘学科，它的发展有更广阔的科学背景，亦即是众多科研成果的综合产物，控制论创始人Wiener在其巨著《控制论》中就进行了人脑神经元的研究；计算机科学家Turing就提出过B网络的设想；Prigogine提出非平衡系统的自组织理论，获得诺贝尔奖；Haken研究大量元件联合行动而产生宏观效果， 非线性系统“混沌”态的提出及其研究等，都是研究如何通过元件间的相互作用建立复杂系统，类似于生物系统的自组织行为。脑科学与神经科学的进展迅速反映到人工神经网络的研究中，例如生物神经网络理论，视觉中发现的侧抑制原理，感受野概念等，为神经网络的发展起了重要的推动作用。从已提出的上百种人工神经网络模型中，涉及学科之多，令人目不暇接，其应用领域之广，令人叹为观止。不同学科专家为了在这一领域取得领先水平，存在着不同程度的竞争，所有这些有力地推动了人工神经网络的发展。人脑是一个功能十分强大、结构异常复杂的信息系统，随着信息论、控制论、生命科学，计算机科学的发展，人们越来越惊异于大脑的奇妙，至少到目前为止，人类大脑信号处理机制对人类自身来说，仍是一个黑盒子，要揭示人脑的奥秘需要神经学家、心理学家、计算机科学家、微电子学家、数学家等专家的共同努力，对人类智能行为不断深入研究，为人工神经网络发展提供丰富的理论源泉。另外，还要有哲学家的参与，通过哲学思想和自然科学多种学科的深层结合，逐步孕育出探索人类思维本质和规律的新方法，使思维科学从朦胧走向理性。而且，不同领域专家的竞争与协调同有利于问题清晰化和寻求最好的解决途径。纵观神经网络的发展历史，没有相关学科的贡献，不同学科专家的竞争与协同，神经网络就不会有今天。当然，人工神经网络在各个学科领域应用的研究反过来又推动其它学科的发展，推动自身的完善和发展。
MobileNet V1 (2017)
（1）MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络，核心部件就是 深度可分离卷积
（2）MobileNet是一种基于深度可分离卷积的模型，深度可分离卷积是一种将标准卷积分解成深度卷积以及一个1x1的卷积即逐点卷积
（3）深度卷积针对每个单个输入通道应用单个滤波器进行滤波，然后逐点卷积应用1x1的卷积操作来结合所有深度卷积得到的输出
（4）对深度卷积，它的卷积核厚度不是输入张量的通道数，而是1，输出通道就是卷积核数目。经典卷积的卷积核厚度默认是图片的通道数
（5）可分离卷积tf内置函数：
公式计算：
MobileNet V2 (2018)
（1）Mobilenet V2实在Mobilenet V1的基础上发展而来，V2 主要引入了两个改动：Linear Bottleneck 和 Inverted Residual Blocks。两个改动分别对应V1和Resnet
（2）MobileNetV1遗留的问题
（3） 对比 MobileNet V1 与 V2 的微结构
(4) 对比 ResNet 与 MobileNet V2 的微结构
MobileNet V3 (2019)
论文地址：
（1）具体的内容可以看论文，这里我只是重点说明其中的激活函数改进（swish/h-swish）和网络结构改进（bneck）
（2）激活函数：作者发现一种新出的激活函数swish x 能有效改进网络精度
但就是计算量太大了，于是作者对这个函数进行了数值近似：
近似结果：
（3）网络结构：在大体思路上引用mobilenet v2的结构pw-dw-pw，其中激活函数添加了h-swish，同时在v2基础上添加了Squeeze excitation layer，具体的设置可查阅论文中的网络参数图对照，
其中Squeeze excitation layer
Squeeze excitation layer是引入基于squeeze and excitation结构的轻量级注意力模型SENet
论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》
论文链接：
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
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全文链接： Convolutional Neural Networks for Sentence Classification——学术范 2012年在深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星之后， 2014年TextCNN诞生于世，成为了CNN在NLP文本分类任务上的经典之作。 TextCNN提出的目的在于，希望将CNN在图像领域中所取得的成就复制于自然语言处理NLP任务中。 TextCNN是一种采用卷积神经网络（CNN）提取文本n-gram特征，最大池化，全连接然后进行分类的一种新型模型。它在当时对文本分类SVM老大的位置提出了挑战，虽然当时TextCNN模型效果没有完全超过SVM，但CNN的热潮使得TextCNN极受追捧，成为NLP文本分类任务的经典模型。 上论文~ 首先论文在摘要部分指出本文报告了一系列关于卷积神经网络(CNN)的实验，这些实验是在预先训练的单词向量的基础上进行的，用于句子级别的分类任务。 近年来，深度学习模型在计算机视觉和语音识别方面取得了显著的成果。在自然语言处理中，深度学习方法的大部分工作都涉及到通过神经语言模型学习单词向量表示，并对学习到的单词向量进行合成进行分类。单词向量，其中单词从一个稀疏的1- V编码(这里的V是词汇量)通过一个隐藏层投影到一个低维向量空间，本质上是一个特征提取器，在其维中编码单词的语义特征。在这种密集表示中，语义上相近的词在低维向量空间中的欧几里得距离或余弦距离也是相近的。卷积神经网络(CNN)利用卷积滤波器应用于局部特征。数据集和实验设置 使用的所有数据集:校正线性单元，过滤窗口(h)为3,4,5，每个有100个特征图，dropout率(p)为约束(s)为3，小批量大小为50。这些值是通过在SST-2开发集上的网格搜索选择的。 用从无监督神经语言模型中获得的词向量初始化是在没有大型监督训练集的情况下提高性能的一种流行方法。文中使用公开可用的word2vec向量，这些向量是从谷歌新闻中训练的1000亿个单词。向量的维数为300，并使用连续的词袋结构进行训练。在预先训练的词集中不存在的词将被随机初始化。 论文用模型的几个变体进行了实验 •CNN-rand:基线模型，其中所有单词都随机初始化，然后在训练期间修改。 •CNN-static:一个带有fromword2vec预训练向量的模型。所有单词(包括随机初始化的未知单词)都保持静态，只学习模型的其他参数。 •CNN-non-static:同上，但预训练向量对每个任务进行了微调。 •CNN-multichannel:一个具有两个词向量集的模型。每个向量集被视为一个“通道”，每个过滤器被应用于两个通道，但梯度只通过一个通道反向传播。因此，该模型能够在保持其他向量不变的情况下对一组向量进行微调。两个通道都用word2vec初始化。表2列出了模型与其他方法的对比结果，基线模型包含所有随机初始化的单词(CNN-rand)，但它自己的表现并不好。 即使是一个简单的静态向量模型(CNN-static)也表现得非常好，与更复杂的深度学习模型相比，使用复杂的池化方案(Kalchbrenner et al.， 2014)或要求预先计算解析树(Socheret al.， 2013)，其结果具有竞争力。这些结果表明，预先训练的向量是良好的，“通用的”特征提取器，可以跨数据集使用。对每个任务的预训练向量进行微调，还可以得到进一步的改进(CNN-non-static)。 多通道与单通道模型 我们最初希望多通道体系结构能够防止过拟合(通过确保学习到的向量不会离原始值太远)，从而比单通道模型工作得更好，特别是在较小的数据集上。然而，结果是喜忧参半的，进一步规范微调过程的工作是有必要的。例如，在非静态部分，我们可以使用一个单独的通道，但使用允许在训练期间修改的额外维度，而不是使用一个额外的通道。 静态与非静态表示 与单通道非静态模型的情况一样，多通道模型能够对非静态通道进行微调，使其更适合当前的任务。例如，good和bad在word2vec中最相似，大概是因为它们(几乎)在语法上是等价的。但是对于SST-2数据集上经过微调的非静态信道中的向量来说，情况就不一样了(表3)。同样，good在表达情感方面可以说更接近于nice，而不是great，这确实反映在学习到的向量上。对于(随机初始化的)不属于预先训练的向量集合的标记，微调可以让它们学习更有意义的表示:网络学习到感叹号与热情的表达式有关，逗号是连接符(表3)。 结论 在目前的工作中，论文描述了一系列建立在word2vec之上的卷积神经网络实验。尽管很少对超参数进行调整，但带有一层卷积的简单CNN表现得非常好。研究结果进一步证明，无监督词向量的预训练是NLP深度学习的重要组成部分。
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前景不错，参考《中国小额贷款行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，截至2013年末，全国共有小额贷款公司7839家，贷款余额8191亿元，全年新增贷款2268亿元。其中，贷款余额排名前三的省份为江苏省、浙江省、四川省，分别为亿元、亿元、亿元。截至2014年6月底止，全国共有小额贷款公司8,394家，贷款余额8,811亿元人民币，上半年新增人民币贷款618亿元。其中，江苏省占贷款余额最多，达1,亿元，其次为浙江省，达亿元。可见，随着国内金融政策的逐渐放开，小额贷款公司和贷款余额逐年快速增长，国内小微贷市场尚未得到大幅度开发，因此目前市场还比较狭小，而企业数目众多，加上腾讯的深圳前海微众银行的加入，以及其他银行为了抢占客户也慢慢开发小额贷款产品和客户，可以想象，未来小额贷款公司的日子并不好过，尤其是只专注于做线下的贷款的公司。
即待人处事真诚、老实、讲信誉，言必信、行必果，一言九鼎，一诺千金。诚信这一范畴是由“诚”和“信”两个概念组成的。诚，指真诚、诚实；信，指信任、信用信。“诚”与“信”合起来作为一个科学的道德范畴，是现代社会的产物。接下来我为你带来大学生网络借贷演讲稿，希望对你有帮助。
在现代社会，经济的市场化和国际化、政治的民主化和法制化以及文化的多元化和交往方式的现代化，无不凸显着诚信的价值并要求践行诚信。我们可以把诚信定义为适应现代市场经济发展要求的、同现代经济契约关系和民主政治密切相关并继承了传统诚信美德的真诚无欺、信守然诺的心理意识、原则规范和行为活动的总和。诚信的本质，要从以下几个方面来把握：
首先，诚信是一种人们在立身处世、待人接物和生活实践中必须而且应当具有的真诚无欺、实事求是的态度和信守然诺的行为品质，其基本要求是说老实话、办老实事、做老实人。诚信之诚是诚心诚意，忠诚不二；诚信之信是说话算数和信守然诺，它们都是现代人必须而且应当具备的基本素质和品格。在市场经济的条件下，人们只有树立起真诚守信的道德品质，才能适应社会生活的要求，并实现自己的人生价值。
其次，诚信是一种社会的道德原则和规范，它要求人们以求真务实的原则指导自己的行动，以知行合一的态度对待各项工作。在现代社会，诚信不仅指公民和法人之间的商业诚信，而且也包括建立在社会公正基础上的社会公共诚信，如制度诚信、国家诚信、政府诚信、企业诚信和组织诚信等。这就是说，任何政府和制度都要按照诚信的原则来组织和建构，亦需按照诚信的原则行使其职权。一旦背离了诚信的原则和精神，政府就会失信于民，制度就会成为不合理的包袱。
再次，诚信是个人与社会、心理和行为的辩证统一。诚信本质上是德性伦理与规范伦理或者说信念伦理与责任伦理的合一，是道义论与功利论、目的论与手段论的合一。如果说“诚”强调的是个人内心信念的真诚，是一种品行和美德，那么“信”则是诚这种内在品德的外在化显现，是一种责任和规范。在中国历史上，就有“诚于中而信于外”的说法。诚信不仅是一种道德目的，是人们应当具有的一种信念，而且也是一种道德手段，是人们应当承担的一种社会责任和谋取利益实现利益的方式。诚信，既可以是价值论和功利论的，又可以是道义论和义务论的。价值论和功利论的诚信观把诚信作为一种价值和实现目的的手段，认为人们如果不讲诚信就无法实现自身的发展和完善，也很难取得长久而真正的利益。道义论和义务论的诚信观则把诚信视为一种应尽的义务和内在的要求，认为人们讲求诚信是提升自身素质和实现全面发展的需要，讲求诚信哪怕不能带来物质上的利益，仍然是弥足珍贵的。我们主张在诚信问题上把道义论和功利论结合起来，既把诚信的讲求视为一种谋利和促进发展的手段，又把诚信的讲求视为一种神圣的使命和内在的义务，使诚信的讲求既崇高又实用，既伟大又平凡，这体现了中国传统文化所倡导的“极高明而道中庸”的价值特质。
总之，诚信是一切道德的根基和本原。它不仅是一种个人的美德和品质，而且是一种社会的道德原则和规范；不仅是一种内在的精神和价值，而且是一种外在的声誉和资源。诚信是道义的化身，同时也是功利的保证或源泉。
诚信的类型与表现
诚信有不同的类型和表现。从纵向的历史坐标看，我们可以把诚信区分为原始血缘社会的天然诚信、中古农本社会的家族或人际诚信、近现代契约社会的公共诚信。原始血缘社会的天然诚信以与血缘关系相关联为基本特征，它产生于原始群体内部的生产和生活需要，血缘群体是同类群体的行为边界。在生产力发展水平极端低下的原始社会，个体完全依赖于血缘群体并天然地产生了对血缘群体的忠诚信用，所以“讲信修睦”成为原始人的基本行为规范。而且这种天然诚信是同天然的团结与勇敢、原始的群体主义等紧密在一起的。这一阶段的诚信自然性的因素多于社会性的因素，总体上看是朦胧的、混沌的和缺乏思想内容的。中古农本社会的诚信是同身份等级依附关系在一起的家族或人际诚信。农本经济是一种自给自足的封闭的内向经济，受狭隘的时空和交往的局限性制约，它依赖于家族亲情纽带和“熟人社会”进行生产、交换和消费。人们在一个知根知底的熟人世界里生活，并因此形成维系这一熟人社会的诚信及其他道德原则和规范。在这样的社会里，人们的身份等级不同，所享受的权利和承担的.义务也就不同，因而诚信的内容、性质和方式也不一样。近现代市场社会，诚信以契约为基本特征。近现代社会与传统农本社会的一个本质区别在于从身份到契约、从熟人社会到陌生人社会、从人身依附到人身独立。近现代市场经济是一种以交换为主要方式连接生产和消费的开放的外向型经济，它斩断了人与人之间的血缘亲情纽带，打破了传统的地域限制，使“熟人社会”进入到“陌生人的世界”。在这样的社会，商品交换的诚信只能依靠契约与合同，并在法律和制度的保障下得以展开。随着市场经济的发展，诚信规范从潜意识形态发展为显意识形态，并且日趋明朗和具体，成为调节社会关系的最基本最普遍的准则。
从横向的现实坐标看，我们可以把一个社会的诚信区分为经济诚信、政治诚信和文化诚信。经济诚信是指经济生活和物质文明建设中的诚信，是直接同谋利计功行为相关联的诚信，主要表现为企业诚信。市场经济应当是诚信经济，诚信是市场经济的灵魂。作为借贷者，能否获得市场信任，视其偿债能力如何；作为经营者，能否获得出资者的信任，视其经营能力如何；作为代理者，支配他人资产能否获得信任，视其依法对他人承担资产责任的能力如何；作为劳动者，能否获得劳动力市场的信任，视其敬业精神和职业能力如何。随着电子商务、网络交易和期货交易等新的交易方式的兴起，信用伦理精神已经成为市场经济健康发展的重要基础。国内外的经验都表明，市场经济越发达，就越要强化信用伦理，这是融入世界经济、参与国际经济竞争的先决条件。所以，富兰克林说：“信用就是金钱。”信用、信任和信誉是现代经济活动的通行证，也是确保其成功的动力源泉和优势资本。现代信用是经济活动主体对自己行为的庄严承诺和社会各界对其履诺的肯定性评价。信用有借贷资本意义上的专业信用（包含商业信用、银行信用和消费信用）和一般经济活动的社会信用。信任是交易双方在信用的基础上构成的经济关系，只有守信用的企业，才能得到社会公众的信任，才有从事商业活动的良好环境。信誉则是一般信用关系的升华，守信用的企业在市场上拥有较高的信誉，能够得到其他企业和消费者的青睐。信誉又是一个企业、一个地方乃至一个国家的精神财富和价值资源，甚至成为一种特殊的资本。信誉好的企业，在市场上具有良好的形象，具有较高的知名度，这本身就是一笔巨大的无形资产。经济诚信包含了生产诚信、交换诚信、分配诚信和消费诚信等环节，并体现在经济决策、经济活动和经济评价等方面。
政治诚信是指政治生活和政治文明建设中的诚信，主要表现为政府诚信。治理国家应当讲求诚信。孔子的学生子贡向孔子请教治国之道，孔子将其概括为“足食，足兵，民信之矣”。当子贡再问在这三者中必须去掉一项并请问先去哪一项时，孔子毫不犹豫地答道：“去兵。”子贡又问，在“足食”与“民信之”两项中还必须去掉一项，应该先去哪一项时，孔子答道：“去食。”在孔子看来，“自古皆有死，民无信不立。”建立民众对政府的信任，对于国家之“立”比强大的军队、充足的粮食更为重要。荀子对此也有深刻的认识。他认为政令取信于民则国家强大，政令失信于民则国家衰弱，因此治国从政当以建立信德为主旨和根本。在现代社会，政治的民主化已经成为一种潮流，它要求按照诚信的原则规范政府及其官员的行为，增加政府行为的透明度，避免行政垄断和行政工作的暗箱操作，做到政务公开，依法行政，建立诚信政府。此外，政治诚信还包含政治活动和政治体制诚信。
文化诚信是文化生活和精神文明建设中的诚信，主要表现为教育诚信和学术诚信等方面。在当代中国，发展先进文化，就是发展面向现代化、面向世界、面向未来的、民族的科学的大众的社会主义文化，以不断丰富人们的精神世界，增强人们的精神力量。为了建设社会主义先进文化，必须坚持为人民服务、为社会主义服务的方向和百花齐放、百家争鸣的方针，坚持以科学的理论武装人，以正确的舆论引导人，以高尚的精神塑造人，以优秀的作品鼓舞人的价值导向。为此，就应当加强以诚实守信为重点的公民道德建设，在各行各业中推行诚实守信的道德准则和制度，坚决铲除精神文化领域中的不诚信行为。
诚信的功能和作用
在社会生活中，诚信不仅具有教育功能、激励功能和评价功能，而且具有约束功能、规范功能和调节功能。就个人而言，诚信是高尚的人格力量；就企业而言，诚信是宝贵的无形资产；就社会而言，诚信是正常的生产生活秩序；就国家而言，诚信是良好的国际形象。
第一，诚信是个人的立身之本。诚信是个人必须具备的道德素质和品格。一个人如果没有诚信的品德和素质，不仅难以形成内在统一的完备的自我，而且很难发挥自己的潜能和取得成功。程颢程颐指出：“学者不可以不诚，不诚无以为善，不诚无以为君子。修学不以诚，则学杂；为事不以诚，则事败；自谋不以诚，则是欺其心而自弃其忠；与人不以诚，则是丧其德而增人之怨。”（《河南程氏遗书》卷二十五）“诚”不仅是德、善的基础和根本，也是一切事业得以成功的保证。“信”是一个人形象和声誉的标志，也是人所应该具备的最起码的道德品质。孔子说：“信则人任焉。”“人而无信，不知其可也。”诚于中而必信于外。一个人心有诚意，口则必有信语；心有诚意口有信语而身则必有诚信之行为。诚信是实现自我价值的重要保障，也是个人修德达善的内在要求。缺失诚信，就会使自我陷入非常难堪的境地，个人也难于对自己的生命存在做出肯定性的判断和评价。同时，缺失诚信，不仅自己欺自己，而且也必然欺别人，这种自欺欺人既毁坏了健全的自我，也破坏了人际关系。因此，诚信是个人立身之本，处世之宝。个人讲求道德修养和道德上的自我教育，培育理想人格，要求以诚心诚意和信实坚定的方式来进行自我陶冶和自我改造。中国古代思想家强调“正心诚意”和“反身而诚”在个人道德修养中的地位和作用，认为修德的关键是有一颗诚心和一份诚意。诚意所达到的程度决定修德所能达到的高度，正可谓“精诚所至，金石为开”，“天下无不可化之人，但恐诚心未至；天下无不可为之事，只怕立志不坚。”所以，中国人特别强调“做本色人，说诚心话，干真实事”。
第二，诚信是企业和事业单位的立业之本。诚信作为一项普遍适用的道德原则和规范，是建立行业之间、单位之间良性互动关系的道德杠杆。诚实守信是社会主义职业道德建设的重要规范。诚实守信是所有从业人员在职业活动中必须而且应该遵循的行为准则，它涵盖了从业人员与服务对象、职业与职工、职业与职业之间的关系。企业事业单位的活动都是人的活动，为了发展就不能不讲求诚信。因为发展既蕴涵着组织本身实力和生存能力的增强与提升，又蕴涵着组织与组织、组织与外部以及组织内部各要素之间关系的优化与完善。无论是组织本身实力和生存能力的增强与提升，还是组织内外关系的优化与完善，本质上都需要诚信并且离不开诚信。诚信不仅产生效益和物化的社会财富，而且产生和谐和精神化的社会财富。在市场经济社会，“顾客就是上帝”，市场是铁面无私的审判官。企业如果背叛上帝，不诚实经营，一味走歪门斜道，其结果必然是被市场所淘汰。诚信是塑造企业形象和赢得企业信誉的基石，是竞争中克敌制胜的重要砝码，是现代企业的命根子。
第三，诚信是国家政府的立国之本。国家的主体是人民，国家的主权也归属于人民。中国古代政治伦理强调“民惟邦本，本固邦宁”，“民为贵，社稷次之，君为轻”，“得民心者得天下，失民心者失天下”，认为国家的领导者应当以诚心诚意的态度和方法去取信于民，进而达到人民安居乐业，国家太平清明。唐代魏征在给太宗皇帝的上疏中写道：“求木之长者，必固其本；欲流之远者，必浚其源；思国之安者，必积其德义。”（《贞观政要·论君道第一》）治国之道，在于贵德崇义，而德义的主要内容则是诚信。柳宗元说：“信，政之常，不可须臾去之也。”宋代司马光在《资治通鉴》中指出：“夫信者，人君之大宝也。国保于民，民保于信。非信无以使民，非民无以守国。是故古之王者不欺四海，霸者不欺四邻。善为国者不欺其民，善为家者不欺其亲。不善者反之，欺其邻国，欺其百姓，甚者欺其兄弟，欺其父子。上不信下，下不信上，上下离心，以致于败。”以上言论说明诚信是领导者治理国家的基本准则，诚信构成国德，支配国运，没有诚信的国德就不能拥有长久而向上的国运。在现代社会，民主政治成为一种潮流和趋势，更要求把诚信作为治理国家的基本原则。政治的核心是权力。政治权力的历史形态是私权或集权，而民主政治下的权力是公权。公权意味着权力归人民所有，本质上是为人民服务的，权力的合法性来自人民的信任。失去人民的信任便失去了权力合法性的依据。我国是社会主义国家，建设高度的民主政治是社会主义政治文明建设的重要任务
【摘要】随着互联网技术的快速发展和金融政策的放开， P2P 网络借贷应运而生。在我国，P2P通过互联网把借款人和出借人直接对接，不需要银行参与，双方通过P2P平台完成借贷交易;这一模式由于具有公开透明、方便简单等优势，同时又能够填补传统金融机构和民间信贷不足而受到人们的密切关注。
本文重点研究和探讨了在互联网环境下P2P小额网络贷款存在的问题，与此同时提出促进网贷发展的对策，从而使得P2P网络借贷行业向正确的方向发展。由于现今征信体系不健全、法律、政策不完善、缺乏有关部门的监管以及平台发展不足，从而导致投资难以得到好的回报，因此研究和了解P2P小额网络贷款具有重要的现实意义。
【关键词】网络贷款;对策;意义;P2P模式
在互联网环境下，互联网金融是相当时髦、相当流行的一个词，而在互联网金融行业当中，P2P网贷可以说是异军突起、炙手可热。
P2P(Peer to Peer )网络借贷是指个人与个人之间通过网贷平台直接进行资金的交易，国内通常称其为人人贷。
P2P借贷平台主要负责考察和审核借贷双方身份信息的真实性、信息的发布和促进交易顺利完成等方面，但不参与到双方的交易中。
一、P2P网贷存在的问题
据网贷之家统计，截止2014年11月，国内已有204家网贷平台出现老板跑路、提现困难等不同的问题。仅在一月份，就有十几家网贷平台宣布倒闭，涉及资金将近十亿元人民币，使投资者的利益受到损失。在这些事件的背后反映出了不少问题。
1、个人征信体系不完善
中国是在信用卡出现之后才开始建立个人信用贷款市场，在此之前客户的信息数据一直处于空白状态;而在国外，美国的信用数据体系早于中国两百年，成熟的个人征信体系对小企业以及个人进行信用记录，风险评价，来降低平台的运营风险和坏账率，维持网站的健康运营;并且，由于数据的分布以及完整性等原因，我国的征信系统存在诸多问题，导致一些网站取客户的财产。
2、缺乏监管导致金融欺诈现象不断出现
尽管有消息称，银监会即将监管P2P网贷公司，但是官方一直没有证实这一传闻。原中国建设银行信用卡中心总经理赵宇梓和人人贷创始人杨一夫都曾表示，P2P网贷应尽快受到监管部门的监管。
2014年4月15日，旺旺贷突然关闭，几千万元资金没了踪影，千名投资者，在这些类似事件的背后反映出了行业无监管等重要问题。
一些地区的工商部门由于业务量大，只要注册企业提供的产权证明形式要件合理合法，工商一般都会受理，不会去现场核查。旺旺贷在深圳市龙岗区注册成立，事件发生后，相关人员对其地址进行详细的核查，发现是假的。
除此之外，有些网贷平台属于自融平台，股东来自于实体企业主，建立的初衷是为了帮助自己的公司融资，而不是真正的中介平台，因此用户将自己的资金投入到这个平台上，一旦平台关闭、老板捐款跑路，用户将遭受巨大损失。
3、法律法规缺失
P2P借贷网站是近几年来一种新兴的民间借贷模式，关于P2P的法律法规几乎是空白，对P2P行业标准没有明确的法律条文来规定。网贷平台运营过程中遵照的法律依据大多是《最高人民法院关于人民法院审理借贷案件的若干意见》和《合同法》的条例――民间借贷的利息可高于银行利率，但要适当，最高不得超过同期银行贷款利率的4倍，否则法律不予保护超出的利息。
由于缺少明确的法律规定，P2P平台卷款跑路、倒闭、非法集资等不良现象时有发生，不利于行业的健康发展。例如2014年1月20日发生的中国第一网贷案，该网站虚拟借款人，以高利率为诱饵诱众多受害人出借资金，而这些资金被非法侵占，最后直接进入了控制人的个人账户中;曾经轰动一时的贝尔创投公司因涉嫌被红岭创投举报，这些利用P2P法律漏洞进行、卷款跑路等现象严重影响了P2P行业的声誉，不利于已具规模的平台的发展。
4、网络安全存在风险
第一，在P2P行业发展初期，网贷公司出于保护借款人和投资者的隐私，同时吸引更多的客户参与等原因，双方匿名签订交易合同。不过随着P2P的发展，为了进一步增强借款交易信息的透明度，体现公平公正原则，网络借贷需要大量实名认证，要求借款人填写真实姓名、银行卡流水记录等，借款人大量的个人资料都留存在网站。例如，合力贷实行实名认证;人人贷的借款协议范本中要求借款人填写本人的真实姓名和身份证号，这些做法可以杜绝个人和机构的虚假交易，并且如果出现纠纷时，出借人发起诉讼会比较容易;不过，一旦网站上客户的信息泄露，被不法分子利用，可能会给借贷双方带来严重损失。
第二，一些网贷平台存在安全隐患，只是通过在网上买简单的代码或做简单的技术包装后直接运营，代码漏洞多，让黑客有机可趁，遭遇损失。例如，2013年4月倒闭的众网贷等平台就是因为代码漏洞遭遇黑客，致使投资人的几百万资金没了。
5、非法集资
非法集资涉及三种情况;第一，搞资金池，有些P2P网贷平台可能会将本网站的借款信息包装成各款理财产品出售给投资者，或者是进行虚假借款信息的发布引投资者投资，在这个过程中出借人的资金会进入平台账户，平台会进行资金归集，产生资金池;第二，一些P2P网贷平台未严格核实清楚借款人的真实身份，借款人通过平台发布虚假的借款信息(又称借款标)来募集资金，用于投资，导致非法集资风险加大。第三，庞氏。其指平台通过编造虚假高利率来吸引投资者，利用新投资者的资金来向老投资者支付利息和债务。目前已出现利用虚假资料进行的案例，例如，2013年的淘金贷、优易网的卷款潜逃，其中坏账积累到一定程度，直接造成庞氏。
二、促进P2P小额网贷发展的建议
1、建立健全个人征信体系
政府可以借鉴欧洲大陆的征信体系模式――政府主导型的个人征信体系，投资发展社会人文基础设施，建立信息服务登记中心，不断完善数据库，形成全国性的调查网络来全面地收集客户信息，由监管部门进行监管;同时全国各大银行和相关的金融机构、公司、第三方支付平台等需要向信息服务登记中心提供客户和消费者的相关信用信息，而信息服务登记中心在搜集、整理、登记数据时，不仅要登记正面信息，同时也可以登记负面信用信息，但是需要经过借款人的书面同意，这样有利于实现个人信用信息交流，大大降低借贷风险，减少挪用贷款资金改变用途的可能性。
2、制定法律法规，设立监管机构
第一，应指定银监会或其他机构为监管部门介入监管，深入跟踪调研，各网贷公司积极与监管机构联合，为行业规范的建立出谋划策[9]。例如，出台相关法律，以法律条文的形式规定网络借贷的性质、特点、运营范围、注意事项等，从事网络借贷业务的网站扮演中间人的角色，不提供任何担保，网站不能参与到双方的交易中，严厉打击并取缔网站，防止一些P2P网贷公司利用法律漏洞进行违法活动。
第二，规定网贷平台将客户的资金存于第三方账户，实行第三方托管。所谓的第三方托管是指借贷双方的资金不存于网贷公司的账户，资金的流动仅与托管公司有关，网贷平台不涉及交易资金。实行第三方托管，能够有效地防止网贷平台擅自挪用借贷资金，降低风险，同时实行第三方托管的借贷双方需要提供自己的真实身份和其他个人信息，准确度高，有助于降低平台虚拟借款搞资金池的可能性。
第三，明确P2P行业准入门槛。在我国，P2P行业在快速发展的同时，一直没有明确的行业进入标准，没有专业的从业人员，注册资金没有限制，业务的开展不需要审批等，如果设立行业准入门槛，有助于降低风险，帮助P2P更加规范地发展，香港与美国队P2P行业进入门槛已设有一定的要求;2014年4月21日，银监会有关处置非法集资领导刘张君向社会透露了P2P不得跨越的四条底线：一是明确平台只是中介，负责撮合借贷双方的交易，但不能参与到交易中;二是要明确平台本身不得提供担保，并且应对担保单位进行严格的规定，只有符合特定的条件才能够提供担保;三是借款人个人信息须真实可靠，不得在平台上发布虚假信息，非法发行理财产品。
但是，在2014年12月6日举办的互联金融创新与监管论坛中，并没有明确表明监管政策是否会今年出台，因此很大程度上需要行业内部的自律。
3、加强P2P行业内部自律
虽然处于监管的空白地带，但作为P2P网贷本身，应该加强行业自律，不得建资金池，网站信息需要公开透明，平台上的发布的借款金额与出借人的出借金额应该是一致的。
并且，在技术方面，网络借贷平台需要致力于征信系统的研发，构架稳定、安全、可靠的运行系统，提高IT技术水平，招聘大量的高级人才，保护用户的私密信息不被泄露以及网络转账资金的安全。
同时，为了平台以后的长远发展，要向客户提供优质的服务，不仅要做到借款人信息透明，而且要对投资者进行有效教育，令其真正理解平台的产品和服务，培养出长期的忠实投资者。
4、加强风控管理
网贷平台必须加强风控管理，使网上借贷更加安全、可靠。
第一，对借款对象要进行严格的考察，对借款人和企业必须要有深入的了解，可以通过不同的认证方式来给予不同的信用积分，这样不仅可以确保借款人信息更加全面、准确，同时也有助于网站更好地控制平台风险。例如，合力贷建立的信用积分规则，里面的认证方式包括：实名认证、邮箱认证、现场考察、信用卡对账单和身份证正反面等。
第二，网贷公司要及时对出借人公开借款人的信息，例如――还款情况、还款记录等，通过透明的运作让出借人放心。在对出借人做宣传时，投资收益需要有根有据，不可盲目夸大;在宣传投资收益的同时，务必将风险控制放在第一位，使投资者明白市场有风险，投资需谨慎。
第三，鼓励出借人分散投资来降低风险，否则当客户的资金都投入到少数集中的客户身上，便会产生高集中度风险;一旦存在某些客户不按时还本息的现象，不仅对网贷平台是毁灭性的打击，同时也会让投资者蒙受损失。
近几年，P2P发展迅速，其优势会不断弥补传统金融机构的不足，与传统金融机构并行发展，达到双赢的局面。
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估计你是在校生。这个标题太大了，国内金融业发展现状可以写一篇完整的论文，互金行业发展趋势又可以写一篇完整的论文，两个合在一起资深从业者都未必能写得漂亮。如果拆开选择，相对来说后者好写一些，因为参考资料很好找。结论也容易得出，在技术创新驱动业务形态创新的环境下，提高监管跟进速度，防范结构性风险，完善从业人员职业道德培训，加强普通民众投资理财教育，拥抱新技术带来的便捷性和易用性
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硅有晶态和无定形两种同素异形体。晶态硅又分为单晶硅和多晶硅，它们均具有金刚石晶格，晶体硬而脆，具有金属光泽，能导电，但导电率不及金属，且随温度升高而增加，具有半导体性质....
中文别名：硅单晶 英文名： Monocrystalline silicon 分子式： Si 分子量： 号：7440-21-3 硅是地球上储藏最丰富的材料之一，从19世纪科学家们发现了晶体硅的半导体特性后，它几乎改变了一切，甚至人类的思维。 直到上世纪60年代开始，硅材料就取代了原有锗材料。 硅材料――因其具有耐高温和抗辐射性能较好，特别适宜制作大功率器件的特性而成为应用最多的一种半导体材料，目前的集成电路半导体器件大多数是用硅材料制造的。 硅的单晶体。 具有基本完整的点阵结构的晶体。 不同的方向具有不同的性质，是一种良好的半导材料。 纯度要求达到％，甚至达到％以上。 用于制造半导体器件、太阳能电池等。 用高纯度的多晶硅在单晶炉内拉制而成。单晶硅熔融的单质硅在凝固时硅原子以金刚石晶格排列成许多晶核，如果这些晶核长成晶面取向相同的晶粒，则这些晶粒平行结合起来便结晶成单晶硅。 单晶硅具有准金属的物理性质，有较弱的导电性，其电导率随温度的升高而增加，有显著的半导电性。 超纯的单晶硅是本征半导体。 在超纯单晶硅中掺入微量的ⅢA族元素，如硼可提高其导电的程度，而形成p型硅半导体；如掺入微量的ⅤA族元素，如磷或砷也可提高导电程度，形成n型硅半导体。 单晶硅的制法通常是先制得多晶硅或无定形硅，然后用直拉法或悬浮区熔法从熔体中生长出棒状单晶硅。 单晶硅主要用于制作半导体元件。 用途： 是制造半导体硅器件的原料，用于制大功率整流器、大功率晶体管、二极管、开关器件等 现在，我们的生活中处处可见“硅”的身影和作用，晶体硅太阳能电池是近15年来形成产业化最快的。 熔融的单质硅在凝固时硅原子以金刚石晶格排列成许多晶核，如果这些晶核长成晶面取向相同的晶粒，则这些晶粒平行结合起来便结晶成单晶硅。 单晶硅的制法通常是先制得多晶硅或无定形硅，然后用直拉法或悬浮区熔法从熔体中生长出棒状单晶硅。 单晶硅棒是生产单晶硅片的原材料，随着国内和国际市场对单晶硅片需求量的快速增加，单晶硅棒的市场需求也呈快速增长的趋势。 单晶硅圆片按其直径分为6英寸、8英寸、12英寸（300毫米）及18英寸（450毫米）等。 直径越大的圆片，所能刻制的集成电路越多，芯片的成本也就越低。 但大尺寸晶片对材料和技术的要求也越高。 单晶硅按晶体伸长方法的不同，分为直拉法（CZ）、区熔法（FZ）和外延法。 直拉法、区熔法伸长单晶硅棒材，外延法伸长单晶硅薄膜。 直拉法伸长的单晶硅主要用于半导体集成电路、二极管、外延片衬底、太阳能电池。 目前晶体直径可控制在Φ3~8英寸。 区熔法单晶主要用于高压大功率可控整流器件领域，广泛用于大功率输变电、电力机车、整流、变频、机电一体化、节能灯、电视机等系列产品。 目前晶体直径可控制在Φ3~6英寸。 外延片主要用于集成电路领域。 由于成本和性能的原因，直拉法（CZ）单晶硅材料应用最广。 在IC工业中所用的材料主要是CZ抛光片和外延片。 存储器电路通常使用CZ抛光片，因成本较低。 逻辑电路一般使用价格较高的外延片，因其在IC制造中有更好的适用性并具有消除Latch－up的能力。 硅片直径越大，技术要求越高，越有市场前景，价值也就越高。 日本、美国和德国是主要的硅材料生产国。 中国硅材料工业与日本同时起步，但总体而言，生产技术水平仍然相对较低，而且大部分为、3、4、5英寸硅锭和小直径硅片。 中国消耗的大部分集成电路及其硅片仍然依赖进口。 但我国科技人员正迎头赶上，于1998年成功地制造出了12英寸单晶硅，标志着我国单晶硅生产进入了新的发展时期。 目前，全世界单晶硅的产能为1万吨/年，年消耗量约为6000吨～7000吨。 未来几年中，世界单晶硅材料发展将呈现以下发展趋势： 1，单晶硅产品向300mm过渡，大直径化趋势明显： 随着半导体材料技术的发展，对硅片的规格和质量也提出更高的要求，适合微细加工的大直径硅片在市场中的需求比例将日益加大。 目前，硅片主流产品是200mm，逐渐向300mm过渡，研制水平达到400mm～450mm。 据统计，200mm硅片的全球用量占60%左右，150mm占20%左右，其余占20%左右。 Gartner发布的对硅片需求的5年预测表明，全球300mm硅片将从2000年的增加到2006年的。 日、美、韩等国家都已经在1999年开始逐步扩大300mm硅片产量。 据不完全统计，全球目前已建、在建和计划建的300mm硅器件生产线约有40余条，主要分布在美国和我国台湾等，仅我国台湾就有20多条生产线，其次是日、韩、新及欧洲。 %P 世界半导体设备及材料协会（SEMI）的调查显示，2004年和2005年，在所有的硅片生产设备中，投资在300mm生产线上的比例将分别为55%和62%，投资额也分别达到亿美元和亿美元，发展十分迅猛。 而在1996年时，这一比重还仅仅是零。 2、硅材料工业发展日趋国际化，集团化，生产高度集中： 研发及建厂成本的日渐增高，加上现有行销与品牌的优势，使得硅材料产业形成“大者恒大”的局面，少数集约化的大型集团公司垄断材料市场。 上世纪90年代末，日本、德国和韩国（主要是日、德两国）资本控制的8大硅片公司的销量占世界硅片销量的90%以上。 根据SEMI提供的2002年世界硅材料生产商的市场份额显示，Shisu、SUMCO、Wacker、MEMC、Komatsu等5家公司占市场总额的比重达到89%，垄断地位已经形成。 3、硅基材料成为硅材料工业发展的重要方向： 随着光电子和通信产业的发展，硅基材料成为硅材料工业发展的重要方向。 硅基材料是在常规硅材料上制作的，是常规硅材料的发展和延续，其器件工艺与硅工艺相容。 主要的硅基材料包括SOI（绝缘体上硅）、GeSi和应力硅。 目前SOI技术已开始在世界上被广泛使用，SOI材料约占整个半导体材料市场的30%左右，预计到2010年将占到50%左右的市场。 Soitec公司（世界最大的SOI生产商）的2000年～2010年SOI市场预测以及2005年各尺寸SOI硅片比重预测了产业的发展前景。 4、硅片制造技术进一步升级：半导体,芯片,集成电路,设计,版图,芯片,制造,工艺目前世界普遍采用先进的切、磨、抛和洁净封装工艺，使制片技术取得明显进展。 在日本，Φ200mm硅片已有50%采用线切割机进行切片，不但能提高硅片质量，而且可使切割损失减少10%。 日本大型半导体厂家已经向300mm硅片转型，并向μm以下的微细化发展。 另外，最新尖端技术的导入，SOI等高功能晶片的试制开发也进入批量生产阶段。 对此，硅片生产厂家也增加了对300mm硅片的设备投资，针对设计规则的进一步微细化，还开发了高平坦度硅片和无缺陷硅片等，并对设备进行了改进。 硅是地壳中赋存最高的固态元素，其含量为地壳的四分之一，但在自然界不存在单体硅，多呈氧化物或硅酸盐状态。 硅的原子价主要为4价，其次为2价；在常温下它的化学性质稳定，不溶于单一的强酸，易溶于碱；在高温下化学性质活泼，能与许多元素化合。 硅材料资源丰富，又是无毒的单质半导体材料，较易制作大直径无位错低微缺陷单晶。 晶体力学性能优越，易于实现产业化，仍将成为半导体的主体材料。 多晶硅材料是以工业硅为原料经一系列的物理化学反应提纯后达到一定纯度的电子材料，是硅产品产业链中的一个极为重要的中间产品，是制造硅抛光片、太阳能电池及高纯硅制品的主要原料，是信息产业和新能源产业最基础的原材料。 [编辑本段]单晶硅市场发展概况 2007年，中国市场上有各类硅单晶生长设备1500余台，分布在70余家生产企业。 2007年5月24日，国家“863”计划超大规模集成电路（IC）配套材料重大专项总体组在北京组织专家对西安理工大学和北京有色金属研究总院承担的“TDR-150型单晶炉（12英寸MCZ综合系统）”完成了验收。 这标志着拥有自主知识产权的大尺寸集成电路与太阳能用硅单晶生长设备，在我国首次研制成功。 这项产品使中国能够开发具有自主知识产权的关键制造技术与单晶炉生产设备，填补了国内空白，初步改变了在晶体生长设备领域研发制造受制于人的局面。 硅材料市场前景广阔，中国硅单晶的产量、销售收入近几年递增较快，以中小尺寸为主的硅片生产已成为国际公认的事实，为世界和中国集成电路、半导体分立器件和光伏太阳能电池产业的发展做出了较大的贡献。